如何在R中的数据帧中添加新列并使用现有列？

我试图添加一个名为“已访问”的列，该列查看名为“访问”的现有列，如果“访问”=NA，则我希望“已访问”为=0，但如果“访问”>0，则“已访问”应为=1。我得到一个错误，它表示“变异中的错误（访问=if（访问=NA”）{： 找不到“访问”对象。感谢您的所有建议！！这是我的代码

mutate(Visited = 
  if(Visits == "NA") {
  replace("NA", 0)
  } else {
  replace(1)
  }
)````

---

ifelse

应该可以做到。注意：

df

可以替换为您的

dataframe

s名称：

df$Visited = ifelse(is.na(df$Visits), 0, 1)

如果您更喜欢dplyr：

library(dplyr)
df = df %>%
        mutate(Visited = ifelse(is.na(Visits), 0, 1))

---

ifelse

应该可以做到。注意：

df

可以替换为您的

dataframe

s名称：

df$Visited = ifelse(is.na(df$Visits), 0, 1)

如果您更喜欢dplyr：

library(dplyr)
df = df %>%
        mutate(Visited = ifelse(is.na(Visits), 0, 1))

数据：

df
数据：

df一些问题：

如果在
变异中使用
，则不能这样使用
：我推断您的数据不止一行，在这种情况下
访问==“NA”
将是一个长度大于1的
逻辑
向量。
if
条件必须具有长度-1。您可能需要的是一个向量化条件，例如
ifelse
或
replace

有几件事需要实现：矢量化条件不会短路（
&
和
|
会短路，
&
和
|
不会短路，并且您不能仅仅交换它们）；与
逻辑
、
整数
、
数值
和
字符
以外的类一起使用


您使用的
replace
不正确：它需要三个参数，不能推断任何结果。您不能只使用
replace（0）
希望它知道在调用之外查找条件


R符号
NA
（可以是
数字的
，
逻辑的
，字符串等）和字符串
“NA”
之间有很大的区别。有时，误读数据会给你字符串
“NA”
，但通常不是。请注意
NA=.
任何东西都会是
NA
（不正确/错误），因为
NA
可以解释为“可以是任何东西”以及“不适用”。因此，如果代码中有
NA
s，那么
==“NA”
将首先在内部将数据强制为字符串，而不会将
NA
转换为
“NA”
，然后查找文本“NA”
，而不是您想要/需要的。我希望这是有意义的


错误消息表明您没有传递数据。
mutate（Visited=…）
如果对mutate的调用位于dplyr/magrittr“管道”（
%%>%
）中，则可以正常工作，但就其本身而言，
mutate
要求其第一个参数是
data.frame
，如
mutate（mydata，Visited=…）


以下是一些适用于您的等效替代方案：

mydata%>%
变异(
Visited1=ifelse（！is.na（访问量）&访问量>0,1,0），
Visited2=replace（rep（1，n（）），is.na（访问量）|访问量0）
)

第三个使用
+（.）
快捷方式利用R从
逻辑
到
整数
的强制

您可以选择您喜欢的。
一些问题：

如果在
变异中使用
，则不能这样使用
：我推断您的数据不止一行，在这种情况下
访问==“NA”
将是一个长度大于1的
逻辑
向量。
if
条件必须具有长度-1。您可能需要的是一个向量化条件，例如
ifelse
或
replace

有几件事需要实现：矢量化条件不会短路（
&
和
|
会短路，
&
和
|
不会短路，并且您不能仅仅交换它们）；与
逻辑
、
整数
、
数值
和
字符
以外的类一起使用


您使用的
replace
不正确：它需要三个参数，不能推断任何结果。您不能只使用
replace（0）
希望它知道在调用之外查找条件


R符号
NA
（可以是
数字的
，
逻辑的
，字符串等）和字符串
“NA”
之间有很大的区别。有时，误读数据会给你字符串
“NA”
，但通常不是。请注意
NA=.
任何东西都会是
NA
（不正确/错误），因为
NA
可以解释为“可以是任何东西”以及“不适用”。因此，如果代码中有
NA
s，那么
==“NA”
将首先在内部将数据强制为字符串，而不会将
NA
转换为
“NA”
，然后查找文本“NA”
，而不是您想要/需要的。我希望这是有意义的


错误消息表明您没有传递数据。
mutate（Visited=…）
如果对mutate的调用位于dplyr/magrittr“管道”（
%%>%
）中，则可以正常工作，但就其本身而言，
mutate
要求其第一个参数是
data.frame
，如
mutate（mydata，Visited=…）


以下是一些适用于您的等效替代方案：

mydata%>%
变异(
Visited1=ifelse（！is.na（访问量）&访问量>0,1,0），
Visited2=replace（rep（1，n（）），is.na（访问量）|访问量0）
)

第三个使用
+（.）
快捷方式利用R从
逻辑
到
整数
的强制

您可以选择您喜欢的。
谢谢-选项B工作得很好！谢谢-选项B工作得很好！非常感谢您的详细解释！我从中学到了很多。非常感谢